【摘 要】
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伴随着智能制造时代的到来,协作机器人逐渐进入工业生产各个领域。目前,无论是工厂车间的分拣和装配,或者是自动化生产线的关键工位,都需要运用协作机器人实现抓取任务。而将视觉系统引入到协作机器人上,让协作机器人视觉系统在各种环境下,识别待抓取物体、完成定位,是实现协作机器人智能化的基础。目前,在视觉引导下协作机器人的抓取技术虽然已经相当成熟,但是目前的协作机器人视觉系统主要使用提取图像纹理、颜色、几何和
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伴随着智能制造时代的到来,协作机器人逐渐进入工业生产各个领域。目前,无论是工厂车间的分拣和装配,或者是自动化生产线的关键工位,都需要运用协作机器人实现抓取任务。而将视觉系统引入到协作机器人上,让协作机器人视觉系统在各种环境下,识别待抓取物体、完成定位,是实现协作机器人智能化的基础。目前,在视觉引导下协作机器人的抓取技术虽然已经相当成熟,但是目前的协作机器人视觉系统主要使用提取图像纹理、颜色、几何和尺寸特征的传统视觉方法来对目标物进行检测。并且机器人视觉系统、目标检测系统、机器人抓取控制系统相互独立,各个模块无法统一在一个系统或者软件中。这些问题导致了整个系统难以实现对目标物的精准识别和自动化抓取。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习模型的目标检测系统,并将机器人视觉系统、目标检测系统、抓取控制系统集成于ROS（Robot Operating System）系统的协作机器人抓取技术。实现视觉引导下,协作机器人自动化、智能化抓取。主要的研究工作包括:（1）搭建视觉引导下协作机器人抓取实验平台。根据需求完成硬件选型,搭建由计算机、UR5协作机器人、kinect v2相机和robotiq三手指灵巧手构成的实验平台。在ROS系统中,进行相机标定和手眼标定实验,校准kinect v2相机,计算手眼转换矩阵,使用ROS系统的TF功能包发布用于坐标系转换的节点。（2）针对不同种类的机械零件的识别与检测问题,构建基于深度学习的目标检测系统。针对SSD模型中出现的无法识别堆叠物体和错误识别问题,使用优化后的Inception网络优化SSD模型的网络结构,使用排斥损失优化SSD模型的损失函数。对优化后的SSD模型进行训练,完成目标检测实验。对比原SSD模型,优化后的SSD模型输出的回归框拟合程度更高,在无干扰的情况下检测正确率提升了3.2%,在有干扰的情况下提升了16.2%。最后由回归框计算目标物中心点坐标,在ROS系统中创建目标检测相关节点,使目标检测系统集成于ROS系统中。（3）完成协作机器人抓取系统驱动软件开发,包括协作机器人驱动设计以及通信设计,通信设计主要作用是完成对系统上位机和协作机器人的相关数据处理,而驱动设计主要基于Ethernet/IP,整个抓取系统驱动在ROS中由ros＿control完成机器人关节控制,在ROS系统中由各个节点完成kinect v2相机、robotiq三手指灵巧手、目标检测系统和UR5协作机器人之间的通信。经过实验验证,所有设备均能在ROS系统中完成实时通信。（4）基于ROS（机器人操作系统）的协作机器人抓取系统控制平台设计,在ROS系统中,建立UR5协作机器人、robotiq三手指灵巧手和kinect v2相机组成的URDF模型,由Rviz建立机器人可视化模型,由Move It建立协作机器人的运动学模型,由Gazebo建立机器人抓取系统仿真模型。在搭建的仿真环境中,进行视觉引导下协作机器人抓取仿真实验,协作机器人成功定位目标物,执行抓取操作。（5）在ROS系统中编写抓取程序,完成视觉引导下协作机器人抓取实验,抓取操作成功实现,每种物体的抓取成功率均在90%以上,有干扰的情况不会影响抓取成功率,对比13次成功抓取是真实位置和系统识别得到的位置,误差均小于10mm,实验平均误差6.94mm,满足实验准确性要求。系统每3s就可以完成一个新的目标位姿,满足实验快速性要求。
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